wuyunmei/momedb-mcp
3.2
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MemoDB MCP Server is designed to manage conversation contexts and personal knowledge bases for AI applications using the Model Context Protocol (MCP).
MemoDB MCP Server
MCP 服务器，用于管理 AI 应用的对话上下文和个人知识库。该服务器通过模型上下文协议(MCP)提供用户数据、对话内容和知识管理的工具。
主要功能
1. 用户管理
create_user: 创建新用户get_user: 获取用户信息update_user: 更新用户信息delete_user: 删除用户
2. 对话数据管理
insert_blob: 插入对话数据get_blob: 获取对话数据delete_blob: 删除对话数据
3. 知识库管理
query_knowledge: 查询知识库- 支持全文搜索
- 支持按类型、标签、来源过滤
- 支持限制返回结果数量
add_knowledge: 添加新知识- 支持设置知识来源
- 支持设置知识类型
- 支持添加标签
update_knowledge: 更新已有知识- 支持更新内容和元数据
- 支持修改标签
relate_knowledge: 创建知识关联- 支持设置关联类型
- 支持设置关联权重
技术亮点
-
类型安全
- 使用 TypeScript 实现
- 完整的类型定义和检查
- 编译时错误检测
-
错误处理
- 全面的错误处理机制
- 详细的错误信息
- 错误日志记录
-
API 设计
- 基于 JSON-RPC 2.0 协议
- RESTful API 风格
- 清晰的接口定义
-
可扩展性
- 模块化设计
- 插件式工具注册
- 易于添加新功能
安装和配置
- 安装依赖:
npm install
- 配置环境变量:
创建
.env文件并设置:
MEMOBASE_API_URL=your_api_url # API 服务器地址
MEMOBASE_API_KEY=your_api_key # API 访问密钥
- 构建项目:
npm run build
- 运行服务器:
# 生产环境
npm start
# 开发环境
npm run dev
API 示例
1. 添加知识
const result = await callTool('add_knowledge', {
uid: 'user123',
content: '人工智能是计算机科学的一个分支...',
metadata: {
source: 'wiki',
type: 'article',
tags: ['AI', '计算机科学', '技术']
}
});
2. 查询知识
const result = await callTool('query_knowledge', {
uid: 'user123',
query: '人工智能',
filters: {
types: ['article'],
tags: ['AI'],
sources: ['wiki']
},
limit: 10
});
3. 关联知识
const result = await callTool('relate_knowledge', {
uid: 'user123',
source_kid: 'knowledge1',
target_kid: 'knowledge2',
relation_type: 'related_to',
weight: 0.8
});
开发指南
-
添加新工具
- 在
src/tools目录下创建工具实现 - 在
src/api/types.ts添加类型定义 - 在
src/index.ts注册工具
- 在
-
修改配置
- 编辑
src/config.ts更新配置项 - 在
.env文件中添加新的环境变量
- 编辑
-
运行测试
npm test
常见问题
如果您在使用过程中遇到问题，请参考 文档。
许可证
MIT
